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摘要
摘要
随着互联网技术的不断发展,数据量呈现指数级增长的状态。大数据促进了
数据并行的分布式模型训练,如何降低大规模分布式模型训练的巨大通信开销
是当前研究的热点。目前,一些工作尝试通过梯度压缩和模型修剪来降低通信成
本。自从出现具有网内计算能力的可编程交换机(如IntelTofino交换机)之后,
一种被称为网内聚合的方法成功降低了参数聚合阶段的通信成本,缓解了集群
的带宽瓶颈。然而参数更新阶段在分布式模型训练中同样重要,而现有
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